2M-06
畳み込みニューラルネットワークを用いたProfit Sharingによるゲームの学習
○蓮池伸彬,長名優子(東京工科大)
Deep Learningと強化学習を組み合せたDeep-Q-Networkと呼ばれる
手法は、強化学習の一種のQ Learningを、Deep Learningの一手法で
ある畳み込みニューラルネットワークで実現したものであり、様々
なゲームにおいて有効性が確認されている。畳み込みニューラル
ネットワークを用いてProfit Sharingを実現する研究も行われて
いるが十分な検討は行われていない。本研究では、畳み込み
ニューラルネットワークを用いたPrfit Sharing
の有用性を、Deep-Q-Network と比較しながら確認する。

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